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要进行 TensorFlow 机器学习，您可能需要定义、保存和恢复模型。
抽象地说，模型是：
- 一个在张量上进行某些计算的函数（前向传递）
- 一些可以更新以响应训练的变量
在本指南中，您将深入学习 Keras，了解如何定义 TensorFlow 模型。本文着眼于 TensorFlow 如何收集变量和模型，以及如何保存和恢复它们。
注：如果您想立即开始使用 Keras，请参阅 Keras 指南集合。
设置
import tensorflow as tf
from datetime import datetime
%load_ext tensorboard
2022-12-14 21:20:29.328765: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory 2022-12-14 21:20:29.328861: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory 2022-12-14 21:20:29.328870: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.
在 TensorFlow 中定义模型和层
大多数模型都由层组成。层是具有已知数学结构的函数，可以重复使用并具有可训练的变量。在 TensorFlow 中，层和模型的大多数高级实现（例如 Keras 或 Sonnet）都在以下同一个基础类上构建：tf.Module。
下面是一个在标量张量上运行的非常简单的 tf.Module 示例：
class SimpleModule(tf.Module):
def __init__(self, name=None):
super().__init__(name=name)
self.a_variable = tf.Variable(5.0, name="train_me")
self.non_trainable_variable = tf.Variable(5.0, trainable=False, name="do_not_train_me")
def __call__(self, x):
return self.a_variable * x + self.non_trainable_variable
simple_module = SimpleModule(name="simple")
simple_module(tf.constant(5.0))
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=30.0>
模块和引申而来的层是“对象”的深度学习术语：它们具有内部状态以及使用该状态的方法。
__call__ 并无特殊之处，只是其行为与 Python 可调用对象类似；您可以使用任何函数来调用模型。
您可以出于任何原因开启和关闭变量的可训练性，包括在微调过程中冻结层和变量。
注：tf.Module 是 tf.keras.layers.Layer 和 tf.keras.Model 的基类，因此您在此处看到的一切内容也适用于 Keras。出于历史兼容性原因，Keras 层不会从模块收集变量，因此您的模型应仅使用模块或仅使用 Keras 层。不过，下面给出的用于检查变量的方法在这两种情况下相同。
通过将 tf.Module 子类化，将自动收集分配给该对象属性的任何 tf.Variable 或 tf.Module 实例。这样，您可以保存和加载变量，还可以创建 tf.Module 的集合。
# All trainable variables
print("trainable variables:", simple_module.trainable_variables)
# Every variable
print("all variables:", simple_module.variables)
trainable variables: (<tf.Variable 'train_me:0' shape=() dtype=float32, numpy=5.0>,) all variables: (<tf.Variable 'train_me:0' shape=() dtype=float32, numpy=5.0>, <tf.Variable 'do_not_train_me:0' shape=() dtype=float32, numpy=5.0>)
下面是一个由模块组成的两层线性层模型的示例。
首先是一个密集（线性）层：
class Dense(tf.Module):
def __init__(self, in_features, out_features, name=None):
super().__init__(name=name)
self.w = tf.Variable(
tf.random.normal([in_features, out_features]), name='w')
self.b = tf.Variable(tf.zeros([out_features]), name='b')
def __call__(self, x):
y = tf.matmul(x, self.w) + self.b
return tf.nn.relu(y)
随后是完整的模型，此模型将创建并应用两个层实例：
class SequentialModule(tf.Module):
def __init__(self, name=None):
super().__init__(name=name)
self.dense_1 = Dense(in_features=3, out_features=3)
self.dense_2 = Dense(in_features=3, out_features=2)
def __call__(self, x):
x = self.dense_1(x)
return self.dense_2(x)
# You have made a model!
my_model = SequentialModule(name="the_model")
# Call it, with random results
print("Model results:", my_model(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0]])))
Model results: tf.Tensor([[0. 0.]], shape=(1, 2), dtype=float32)
tf.Module 实例将以递归方式自动收集分配给它的任何 tf.Variable 或 tf.Module 实例。这样，您可以使用单个模型实例管理 tf.Module 的集合，并保存和加载整个模型。
print("Submodules:", my_model.submodules)
Submodules: (<__main__.Dense object at 0x7f109408f2e0>, <__main__.Dense object at 0x7f109408f4f0>)
for var in my_model.variables:
print(var, "\n")
<tf.Variable 'b:0' shape=(3,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)>
<tf.Variable 'w:0' shape=(3, 3) dtype=float32, numpy=
array([[-0.6486379 , -2.6884317 , -0.7326858 ],
[-1.042379 , 0.43803984, 1.4473952 ],
[-0.69696647, -1.1517488 , -0.53745973]], dtype=float32)>
<tf.Variable 'b:0' shape=(2,) dtype=float32, numpy=array([0., 0.], dtype=float32)>
<tf.Variable 'w:0' shape=(3, 2) dtype=float32, numpy=
array([[-1.2524092 , -0.15825313],
[ 0.411222 , 2.0279562 ],
[-0.9263187 , -0.8771923 ]], dtype=float32)>
等待创建变量
您在这里可能已经注意到，必须定义层的输入和输出大小。这样，w 变量才会具有已知的形状并且可被分配。
通过将变量创建推迟到第一次使用特定输入形状调用模块时，您将无需预先指定输入大小。
class FlexibleDenseModule(tf.Module):
# Note: No need for `in_features`
def __init__(self, out_features, name=None):
super().__init__(name=name)
self.is_built = False
self.out_features = out_features
def __call__(self, x):
# Create variables on first call.
if not self.is_built:
self.w = tf.Variable(
tf.random.normal([x.shape[-1], self.out_features]), name='w')
self.b = tf.Variable(tf.zeros([self.out_features]), name='b')
self.is_built = True
y = tf.matmul(x, self.w) + self.b
return tf.nn.relu(y)
# Used in a module
class MySequentialModule(tf.Module):
def __init__(self, name=None):
super().__init__(name=name)
self.dense_1 = FlexibleDenseModule(out_features=3)
self.dense_2 = FlexibleDenseModule(out_features=2)
def __call__(self, x):
x = self.dense_1(x)
return self.dense_2(x)
my_model = MySequentialModule(name="the_model")
print("Model results:", my_model(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0]])))
Model results: tf.Tensor([[0. 0.]], shape=(1, 2), dtype=float32)
这种灵活性是 TensorFlow 层通常仅需要指定其输出的形状（例如在 tf.keras.layers.Dense 中），而无需指定输入和输出大小的原因。
保存权重
您可以将 tf.Module 保存为检查点和 SavedModel。
检查点即是权重（即模块及其子模块内部的变量集的值）。
chkp_path = "my_checkpoint"
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=my_model)
checkpoint.write(chkp_path)
'my_checkpoint'
检查点由两种文件组成---数据本身以及元数据的索引文件。索引文件跟踪实际保存的内容和检查点的编号，而检查点数据包含变量值及其特性查找路径。
ls my_checkpoint*my_checkpoint.data-00000-of-00001 my_checkpoint.index
您可以查看检查点内部，以确保整个变量集合已由包含这些变量的 Python 对象保存并排序。
tf.train.list_variables(chkp_path)
[('_CHECKPOINTABLE_OBJECT_GRAPH', []),
('model/dense_1/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', [3]),
('model/dense_1/w/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', [3, 3]),
('model/dense_2/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', [2]),
('model/dense_2/w/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', [3, 2])]
在分布式（多机）训练期间，可以将它们分片，这就是要对它们进行编号（例如 '00000-of-00001'）的原因。不过，在本例中，只有一个分片。
重新加载模型时，将重写 Python 对象中的值。
new_model = MySequentialModule()
new_checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=new_model)
new_checkpoint.restore("my_checkpoint")
# Should be the same result as above
new_model(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0]]))
<tf.Tensor: shape=(1, 2), dtype=float32, numpy=array([[0., 0.]], dtype=float32)>
注：由于检查点处于长时间训练工作流的核心位置，因此 tf.checkpoint.CheckpointManager 是一个可使检查点管理变得更简单的辅助类。有关更多详细信息，请参阅指南。
保存函数
TensorFlow 可以在不使用原始 Python 对象的情况下运行模型，如 TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite 所示，甚至当您从 TensorFlow Hub 下载经过训练的模型时也是如此。
TensorFlow 需要了解如何执行 Python 中描述的计算，但不需要原始代码。为此，您可以创建一个计算图，如计算图和函数简介指南中所述。
此计算图中包含实现函数的运算。
您可以通过添加 @tf.function 装饰器在上面的模型中定义计算图，以指示此代码应作为计算图运行。
class MySequentialModule(tf.Module):
def __init__(self, name=None):
super().__init__(name=name)
self.dense_1 = Dense(in_features=3, out_features=3)
self.dense_2 = Dense(in_features=3, out_features=2)
@tf.function
def __call__(self, x):
x = self.dense_1(x)
return self.dense_2(x)
# You have made a model with a graph!
my_model = MySequentialModule(name="the_model")
您构建的模块的工作原理与之前完全相同。传递给函数的每个唯一签名都会创建一个单独的计算图。请参阅计算图和函数简介指南以了解详情。
print(my_model([[2.0, 2.0, 2.0]]))
print(my_model([[[2.0, 2.0, 2.0], [2.0, 2.0, 2.0]]]))
tf.Tensor([[0. 0.]], shape=(1, 2), dtype=float32) tf.Tensor( [[[0. 0.] [0. 0.]]], shape=(1, 2, 2), dtype=float32)
您可以通过在 TensorBoard 摘要中跟踪计算图来将其可视化。
# Set up logging.
stamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
logdir = "logs/func/%s" % stamp
writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)
# Create a new model to get a fresh trace
# Otherwise the summary will not see the graph.
new_model = MySequentialModule()
# Bracket the function call with
# tf.summary.trace_on() and tf.summary.trace_export().
tf.summary.trace_on(graph=True)
tf.profiler.experimental.start(logdir)
# Call only one tf.function when tracing.
z = print(new_model(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0]])))
with writer.as_default():
tf.summary.trace_export(
name="my_func_trace",
step=0,
profiler_outdir=logdir)
2022-12-14 21:20:34.407218: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcupti.so.11.2'; dlerror: libcupti.so.11.2: cannot open shared object file: No such file or directory tf.Tensor([[2.365068 0. ]], shape=(1, 2), dtype=float32)
启动 Tensorboard 以查看生成的跟踪：
#docs_infra: no_execute
%tensorboard --logdir logs/func
创建 SavedModel
共享经过完全训练的模型的推荐方式是使用 SavedModel。SavedModel 包含函数集合与权重集合。
您可以按以下方式保存刚刚训练的模型：
tf.saved_model.save(my_model, "the_saved_model")
INFO:tensorflow:Assets written to: the_saved_model/assets
# Inspect the SavedModel in the directoryls -l the_saved_model
total 28 drwxr-sr-x 2 kbuilder kokoro 4096 Dec 14 21:20 assets -rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 55 Dec 14 21:20 fingerprint.pb -rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 14672 Dec 14 21:20 saved_model.pb drwxr-sr-x 2 kbuilder kokoro 4096 Dec 14 21:20 variables
# The variables/ directory contains a checkpoint of the variablesls -l the_saved_model/variables
total 8 -rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 490 Dec 14 21:20 variables.data-00000-of-00001 -rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 356 Dec 14 21:20 variables.index
saved_model.pb 文件是一个描述函数式 tf.Graph 的协议缓冲区。
可以从此表示加载模型和层，而无需实际构建创建该表示的类的实例。在您没有（或不需要）Python 解释器（例如大规模应用或在边缘设备上），或者在原始 Python 代码不可用或不实用的情况下，这样做十分理想。
您可以将模型作为新对象加载：
new_model = tf.saved_model.load("the_saved_model")
通过加载已保存模型创建的 new_model 是 TensorFlow 内部的用户对象，无需任何类知识。它不是 SequentialModule 类型的对象。
isinstance(new_model, SequentialModule)
False
此新模型适用于已定义的输入签名。您不能向以这种方式恢复的模型添加更多签名。
print(my_model([[2.0, 2.0, 2.0]]))
print(my_model([[[2.0, 2.0, 2.0], [2.0, 2.0, 2.0]]]))
tf.Tensor([[0. 0.]], shape=(1, 2), dtype=float32) tf.Tensor( [[[0. 0.] [0. 0.]]], shape=(1, 2, 2), dtype=float32)
因此，利用 SavedModel，您可以使用 tf.Module 保存 TensorFlow 权重和计算图，随后再次加载它们。
Keras 模型和层
请注意，到目前为止，还没有提到 Keras。您可以在 tf.Module 上构建自己的高级 API，而我们已经拥有这些 API。
在本部分中，您将研究 Keras 如何使用 tf.Module。可在 Keras 指南中找到有关 Keras 模型的完整用户指南。
Keras 层
tf.keras.layers.Layer 是所有 Keras 层的基类，它继承自 tf.Module。
您只需换出父项，然后将 __call__ 更改为 call 即可将模块转换为 Keras 层：
class MyDense(tf.keras.layers.Layer):
# Adding **kwargs to support base Keras layer arguments
def __init__(self, in_features, out_features, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
# This will soon move to the build step; see below
self.w = tf.Variable(
tf.random.normal([in_features, out_features]), name='w')
self.b = tf.Variable(tf.zeros([out_features]), name='b')
def call(self, x):
y = tf.matmul(x, self.w) + self.b
return tf.nn.relu(y)
simple_layer = MyDense(name="simple", in_features=3, out_features=3)
Keras 层有自己的 __call__，它会进行下一部分中所述的某些簿记，然后调用 call()。您应当不会看到功能上的任何变化。
simple_layer([[2.0, 2.0, 2.0]])
<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=array([[ 3.3586698, 11.478296 , 0.6024983]], dtype=float32)>
build 步骤
如上所述，在您确定输入形状之前，等待创建变量在许多情况下十分方便。
Keras 层具有额外的生命周期步骤，可让您在定义层时获得更高的灵活性。这是在 build() 函数中定义的。
build 仅被调用一次，而且是使用输入的形状调用的。它通常用于创建变量（权重）。
您可以根据输入的大小灵活地重写上面的 MyDense 层:
class FlexibleDense(tf.keras.layers.Layer):
# Note the added `**kwargs`, as Keras supports many arguments
def __init__(self, out_features, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.out_features = out_features
def build(self, input_shape): # Create the state of the layer (weights)
self.w = tf.Variable(
tf.random.normal([input_shape[-1], self.out_features]), name='w')
self.b = tf.Variable(tf.zeros([self.out_features]), name='b')
def call(self, inputs): # Defines the computation from inputs to outputs
return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
# Create the instance of the layer
flexible_dense = FlexibleDense(out_features=3)
此时，模型尚未构建，因此没有变量:
flexible_dense.variables
[]
调用该函数会分配大小适当的变量。
# Call it, with predictably random results
print("Model results:", flexible_dense(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0], [3.0, 3.0, 3.0]])))
Model results: tf.Tensor( [[ -4.0764046 -6.8253055 8.713049 ] [ -6.114606 -10.237958 13.069572 ]], shape=(2, 3), dtype=float32)
flexible_dense.variables
[<tf.Variable 'flexible_dense/w:0' shape=(3, 3) dtype=float32, numpy=
array([[-2.0289247 , -2.076827 , 1.1995791 ],
[-0.7080742 , -1.0767206 , 1.6391587 ],
[ 0.6987968 , -0.25910503, 1.5177863 ]], dtype=float32)>,
<tf.Variable 'flexible_dense/b:0' shape=(3,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)>]
由于仅调用一次 build，因此如果输入形状与层的变量不兼容，输入将被拒绝。
try:
print("Model results:", flexible_dense(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0, 2.0]])))
except tf.errors.InvalidArgumentError as e:
print("Failed:", e)
Failed: Exception encountered when calling layer 'flexible_dense' (type FlexibleDense).
{ {function_node __wrapped__MatMul_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0} } Matrix size-incompatible: In[0]: [1,4], In[1]: [3,3] [Op:MatMul]
Call arguments received by layer 'flexible_dense' (type FlexibleDense):
• inputs=tf.Tensor(shape=(1, 4), dtype=float32)
Keras 层具有许多额外的功能，包括：
- 可选损失
- 对指标的支持
- 对可选
training参数的内置支持，用于区分训练和推断用途 get_config和from_config方法，允许您准确存储配置以在 Python 中克隆模型
在自定义层和模型的完整指南中阅读关于它们的信息。
Keras 模型
您可以将模型定义为嵌套的 Keras 层。
但是，Keras 还提供了称为 tf.keras.Model 的全功能模型类。它继承自 tf.keras.layers.Layer，因此 Keras 模型支持以同样的方式使用、嵌套和保存。Keras 模型还具有额外的功能，这使它们可以轻松训练、评估、加载、保存，甚至在多台机器上进行训练。
您可以使用几乎相同的代码定义上面的 SequentialModule，再次将 __call__ 转换为 call() 并更改父项。
class MySequentialModel(tf.keras.Model):
def __init__(self, name=None, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.dense_1 = FlexibleDense(out_features=3)
self.dense_2 = FlexibleDense(out_features=2)
def call(self, x):
x = self.dense_1(x)
return self.dense_2(x)
# You have made a Keras model!
my_sequential_model = MySequentialModel(name="the_model")
# Call it on a tensor, with random results
print("Model results:", my_sequential_model(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0]])))
Model results: tf.Tensor([[ -7.7209134 -11.065 ]], shape=(1, 2), dtype=float32)
所有相同的功能都可用，包括跟踪变量和子模块。
注：为了强调上面的注意事项，嵌套在 Keras 层或模型中的原始 tf.Module 将不会收集其变量以用于训练或保存。相反，它会在 Keras 层内嵌套 Keras 层。
my_sequential_model.variables
[<tf.Variable 'my_sequential_model/flexible_dense_1/w:0' shape=(3, 3) dtype=float32, numpy=
array([[ 2.101298 , 0.688942 , 0.03565756],
[ 2.3658068 , 0.85582966, 2.0014653 ],
[ 0.01524658, 2.8060834 , -0.9343785 ]], dtype=float32)>,
<tf.Variable 'my_sequential_model/flexible_dense_1/b:0' shape=(3,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)>,
<tf.Variable 'my_sequential_model/flexible_dense_2/w:0' shape=(3, 2) dtype=float32, numpy=
array([[-0.6302263 , 0.16817436],
[-0.0965464 , -0.8405755 ],
[-0.5581541 , -2.3841376 ]], dtype=float32)>,
<tf.Variable 'my_sequential_model/flexible_dense_2/b:0' shape=(2,) dtype=float32, numpy=array([0., 0.], dtype=float32)>]
my_sequential_model.submodules
(<__main__.FlexibleDense at 0x7f10356a2ac0>, <__main__.FlexibleDense at 0x7f0f840a6df0>)
重写 tf.keras.Model 是一种构建 TensorFlow 模型的极 Python 化方式。如果要从其他框架迁移模型，这可能非常简单。
如果要构造的模型是现有层和输入的简单组合，则可以使用函数式 API 节省时间和空间，此 API 附带有关模型重构和架构的附加功能。
下面是使用函数式 API 构造的相同模型：
inputs = tf.keras.Input(shape=[3,])
x = FlexibleDense(3)(inputs)
x = FlexibleDense(2)(x)
my_functional_model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)
my_functional_model.summary()
Model: "model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer) [(None, 3)] 0
flexible_dense_3 (FlexibleD (None, 3) 12
ense)
flexible_dense_4 (FlexibleD (None, 2) 8
ense)
=================================================================
Total params: 20
Trainable params: 20
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
my_functional_model(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0]]))
<tf.Tensor: shape=(1, 2), dtype=float32, numpy=array([[17.50604 , -3.8958669]], dtype=float32)>
这里的主要区别在于，输入形状是作为函数构造过程的一部分预先指定的。在这种情况下，不必完全指定 input_shape 参数；您可以将某些维度保留为 None。
注：您无需在子类化模型中指定 input_shape 或 InputLayer；这些参数和层将被忽略。
保存 Keras 模型
可以为 Keras 模型创建检查点，这看起来和 tf.Module 一样。
Keras 模型也可以使用 tf.saved_models.save() 保存，因为它们是模块。但是，Keras 模型具有更方便的方法和其他功能：
my_sequential_model.save("exname_of_file")
INFO:tensorflow:Assets written to: exname_of_file/assets
同样地，它们也可以轻松重新加载：
reconstructed_model = tf.keras.models.load_model("exname_of_file")
WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.
Keras SavedModels 还可以保存指标、损失和优化器状态。
可以使用此重构模型，并且在相同数据上调用时会产生相同的结果：
reconstructed_model(tf.constant([[2.0, 2.0, 2.0]]))
<tf.Tensor: shape=(1, 2), dtype=float32, numpy=array([[ -7.7209134, -11.065 ]], dtype=float32)>
有关保存和序列化 Keras 模型，包括为自定义层提供配置方法来为功能提供支持的更多信息，请参阅保存和序列化指南。
后续步骤
如果您想了解有关 Keras 的更多详细信息，可以在此处查看现有的 Keras 指南。
在 tf.module 上构建的高级 API 的另一个示例是 DeepMind 的 Sonnet，其网站上有详细介绍。